영상의 명암대비 향상 및 균형적인 밝기 분포를 위한 변형된 히스토그램 압축 평활화 기법 Histogram compression equalization method that has been deformed for the distribution of brightness and balanced improvement of the image contrast원문보기
최근 스마트폰, 카메라, 휴대용 기기 등의 확산으로 다양한 분야에서 영상의 화질 향상의 필요성이 증가하고 있다. 영상의 화질 향상에 큰 영향을 주는 방법이 명암대비 향상이며 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로는 히스토그램 평활화 방법이 있으며 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 히스토그램 평활화 방법은 밝기만을 재조정하는 방법으로써 히스토그램이 한 쪽으로 치우친 영상의 경우 과도한 밝기 변화로 인하여 블록현상과 같은 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 분포의 평균 밝기를 균형 있게 재 분포 및 압축을 통해서 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축 시키며, 한 쪽으로 치우친 히스토그램을 균형 있게 재배열함으로써 영상의 밝기를 균형 있게 한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 영상의 밝기가 균형적이며 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.
최근 스마트폰, 카메라, 휴대용 기기 등의 확산으로 다양한 분야에서 영상의 화질 향상의 필요성이 증가하고 있다. 영상의 화질 향상에 큰 영향을 주는 방법이 명암대비 향상이며 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로는 히스토그램 평활화 방법이 있으며 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 히스토그램 평활화 방법은 밝기만을 재조정하는 방법으로써 히스토그램이 한 쪽으로 치우친 영상의 경우 과도한 밝기 변화로 인하여 블록현상과 같은 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 분포의 평균 밝기를 균형 있게 재 분포 및 압축을 통해서 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축 시키며, 한 쪽으로 치우친 히스토그램을 균형 있게 재배열함으로써 영상의 밝기를 균형 있게 한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 영상의 밝기가 균형적이며 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.
Recently, the need for improving image quality of the image is increasing in various fields smartphones, cameras, and portable devices. How a significant impact on improving image quality of the image is a contrast enhancement, as a representative method to improve the contrast, the process of histo...
Recently, the need for improving image quality of the image is increasing in various fields smartphones, cameras, and portable devices. How a significant impact on improving image quality of the image is a contrast enhancement, as a representative method to improve the contrast, the process of histogram equalization, various studies have been made. However, the method of histogram equalization general, by readjusting the only brightness, when the image histogram is biased to one side, due to changes in the excess brightness, distortions such as blocking phenomenon occurs. In this paper, we provide a contrast enhancement techniques through the compression and re-distribution of a well-balanced average brightness of the histogram distribution. By be differential compression histogram based on the histogram frequency in order to suppress the supersaturation phenomenon due to the increase in contrast ratio excessive repositioning well-balanced histogram lopsided, the proposed method, the balance of the brightness of the image I want to to take. The experimental results, the image brightness is balanced manner compared to conventional methods, the proposed method showed a good effect to improve the contrast without supersaturation phenomenon as compared with the conventional methods.
Recently, the need for improving image quality of the image is increasing in various fields smartphones, cameras, and portable devices. How a significant impact on improving image quality of the image is a contrast enhancement, as a representative method to improve the contrast, the process of histogram equalization, various studies have been made. However, the method of histogram equalization general, by readjusting the only brightness, when the image histogram is biased to one side, due to changes in the excess brightness, distortions such as blocking phenomenon occurs. In this paper, we provide a contrast enhancement techniques through the compression and re-distribution of a well-balanced average brightness of the histogram distribution. By be differential compression histogram based on the histogram frequency in order to suppress the supersaturation phenomenon due to the increase in contrast ratio excessive repositioning well-balanced histogram lopsided, the proposed method, the balance of the brightness of the image I want to to take. The experimental results, the image brightness is balanced manner compared to conventional methods, the proposed method showed a good effect to improve the contrast without supersaturation phenomenon as compared with the conventional methods.
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문제 정의
이와같은 히스토그램 분할 기반의 기법들은 분할 기준 값을 중심으로 히스토그램이 대칭적으로 분포되어 있지 않은 경우 개선 효과가 떨어지고, 최적의 분할 횟수를 자동으로 산정하기 어려울 뿐 아니라, 분할 횟수가 증가할수록 결과 영상의 평균 밝기는 유지되지만 영상 개선 효과는 점점 줄어드는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 평균 밝기값을 유지하는 히스토그램 평활화 방식에 비해 어둡거나 밝은 영상에서도 명암대비 개선효과를 매우 향상시킬 수 있는 히스토그램 분할 압축 기법을 제안 한다.
제안 방법
첫 번째, 영상의 히스토그램을 구한다. 두 번째, 구해진 히스토그램을 영상의 전체 픽셀 수로 나누어 정규화된 히스토그램 확률밀도함수 PDF(Probability Distribution Function)을 구하고 이를 이용하여 누적분포함수 CDF(Cumulative Distribution Function)을 구한다. 마지막으로 구해진 누적분포함수를 매핑함수로 사용하여 입력 영상을 새로운 출력영상으로 매핑한다.
제안하는 명암대비 향상 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 방법의 명암대비 향상 알고리즘을 적용하여 결과영상을 비교한다. 본 실험에서 컬러영상에 대한 히스토그램 적용은 영상을 YCbCr 컬러공간으로 변환하고 휘도신호 Y에 대해서만 평활화를 수행하였다.
세 번째, 목표 평균 밝기값 meanT를 기준으로 분할된 각 영역에 대해 식 (7)과 같이 히스토그램 평활화를 수행 한다.
히스토그램 평활화 방법의 과정은 다음과 같이 진행된다. 첫 번째, 영상의 히스토그램을 구한다. 두 번째, 구해진 히스토그램을 영상의 전체 픽셀 수로 나누어 정규화된 히스토그램 확률밀도함수 PDF(Probability Distribution Function)을 구하고 이를 이용하여 누적분포함수 CDF(Cumulative Distribution Function)을 구한다.
데이터처리
제안하는 명암대비 향상 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 방법의 명암대비 향상 알고리즘을 적용하여 결과영상을 비교한다. 본 실험에서 컬러영상에 대한 히스토그램 적용은 영상을 YCbCr 컬러공간으로 변환하고 휘도신호 Y에 대해서만 평활화를 수행하였다.
후속연구
그림 (e)의 제안 방법은 HE 방법에서 나타나는 평균 밝기값이 크게 이동하는 단점이 나타나지 않았으며, BBHE와 BHEPL 방법에서 나타나는 과도한 밝기변화가 나타나지 않았다. 이와 같이 제안하는 방법을 정지 영상이 아닌 동영상에서 적용을 한다면 프레임별 영상의 밝기가 과도하게 변하지 않고 프레임간 밝기변화가 자연스러운 영상을 얻을 수 있을 것 이다.
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